17 września 2024 r
Meta, podobnie jak wiele innych wiodących firm technologicznych, opracowała własny model generatywnej sztucznej inteligencji znany jako Llama. Tym, co wyróżnia Llamę, jest jej otwarty charakter, pozwalający programistom na pobieranie i korzystanie z niej ze znaczną swobodą, choć należy pamiętać o pewnych warunkach. To podejście kontrastuje z modelami takimi jak Claude firmy Anthropic, GPT-4o firmy OpenAI (silnik stojący za ChatGPT) i Google Gemini, które są dostępne wyłącznie za pośrednictwem interfejsów API.
Aby zapewnić programistom większą elastyczność, Meta nawiązała współpracę z dostawcami usług w chmurze, takimi jak AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, aby zaoferować wersje Lamy hostowane w chmurze. Dodatkowo Meta stworzyła narzędzia, które upraszczają programistom proces dostrajania i dostosowywania modelu do ich specyficznych wymagań.
Poniżej znajduje się szczegółowy opis Lamy, w tym co potrafi, różne wersje jakie oferuje i jak można z niej efektywnie korzystać.
Czym jest lama?
Lama to nie tylko jeden model; obejmuje szereg modeli, takich jak:
-
Lama 8B
-
Lama 70B
-
Lama 405B
Najnowsze wersje (Llama 3.1 8B, Llama 3.1 70B i Llama 3.1 405B) zostały wydane w lipcu 2024 r. Modele te są trenowane na szerokiej gamie źródeł danych, takich jak strony internetowe w różnych językach, kod publiczny, pliki dostępne online oraz dane syntetyczne generowane przez inne systemy sztucznej inteligencji.
Llama 3.1 8B i 70B to kompaktowe modele, które obsługują różnorodne urządzenia, od laptopów po serwery. Z drugiej strony Llama 3.1 405B to model na dużą skalę, który zazwyczaj wymaga sprzętu do centrum danych. Chociaż mniejsze modele mogą nie być tak wydajne jak 405B, oferują większą wydajność i są zoptymalizowane pod kątem mniejszej pamięci i opóźnień.
Wszystkie modele Llama mają okno kontekstowe zawierające 128 000 tokenów, co pozwala im obsłużyć około 100 000 słów (lub 300 stron tekstu). To mniej więcej długość książek takich jak Wichrowe Wzgórza czy Harry Potter i Więzień Azkabanu. Długie okno kontekstowe pomaga modelowi zachować informacje z najnowszych dokumentów i danych, zmniejszając ryzyko zejścia z tematu.
Co potrafi lama?
Podobnie jak inne generatywne modele sztucznej inteligencji, Llama może pomóc w różnorodnych zadaniach, takich jak kodowanie, odpowiadanie na proste pytania matematyczne i podsumowywanie dokumentów w ośmiu językach: angielskim, niemieckim, francuskim, włoskim, portugalskim, hindi, hiszpańskim i tajskim. Może obsłużyć większość zadań tekstowych, takich jak analizowanie plików, takich jak pliki PDF i arkusze kalkulacyjne, ale obecnie nie ma możliwości generowania ani przetwarzania obrazów – jest to coś, co może się zmienić w przyszłości.
Modele Lamy można integrować z aplikacjami, narzędziami i interfejsami API innych firm, aby wykonywać różnorodne zadania. Są skonfigurowane tak, aby korzystały z Brave Search w celu odpowiadania na pytania dotyczące bieżących wydarzeń, Wolfram Alpha API do zapytań matematycznych i naukowych oraz interpretera Pythona do sprawdzania poprawności kodu. Według Meta Lama 3.1 może nawet korzystać z niektórych narzędzi, w zakresie których nie została specjalnie przeszkolona, chociaż niezawodność tej funkcji jest nadal niepewna.
Gdzie można używać lamy?
Jeśli chcesz połączyć się bezpośrednio z Llamą, chatbot Meta AI jest obsługiwany na platformach takich jak Facebook Messenger, WhatsApp, Instagram, Oculus i Meta.ai.
Dla programistów Llama jest dostępna do pobrania i można ją skalować do kilku popularnych platform chmurowych. Meta nawiązała współpracę z ponad 25 firmami, które obsługują Llamę, w tym Nvidia, Databricks, Groq, Dell i Snowflake. Wielu z tych partnerów zapewnia dodatkowe narzędzia, które pozwalają Lamie uzyskać dostęp do zastrzeżonych danych lub działać wydajniej.
Meta sugeruje używanie mniejszych modeli Lamy, w szczególności 8B i 70B, do celów ogólnych, takich jak uruchamianie chatbotów lub tworzenie kodu. Z kolei większa Lama 405B bardziej nadaje się do zadań takich jak destylacja modelu, która polega na przenoszeniu wiedzy z większego modelu do mniejszego, a także generowaniu syntetycznych danych w celu uczenia innych modeli.
Programiści obsługujący aplikacje z ponad 700 milionami użytkowników miesięcznie muszą nabyć od Meta specjalną licencję, aby uzyskać dostęp do Lamy, a zostanie ona przyznana według uznania Meta.
Jakie narzędzia oferuje Meta dla Lamy?
Meta wprowadziła kilka narzędzi poprawiających bezpieczeństwo Lamy:
-
Llama Guard: Ramy moderacji, które identyfikują problematyczne treści, takie jak mowa nienawiści, samookaleczenia i naruszenia praw autorskich.
-
Szybka ochrona: narzędzie zaprojektowane specjalnie w celu ochrony Lamy przed szkodliwymi wiadomościami próbującymi ominąć jej zabezpieczenia.
-
CyberSecEval: pakiet oceny ryzyka cyberbezpieczeństwa, który ocenia bezpieczeństwo modelu, koncentrując się na zagrożeniach, takich jak zautomatyzowana inżynieria społeczna i ofensywne działania cybernetyczne.
Na przykład Llama Guard może wykrywać szkodliwe lub nielegalne treści wprowadzane lub generowane w Llama, umożliwiając programistom dostosowanie blokowanych kategorii. Prompt Guard koncentruje się na obronie przed „atakami polegającymi na wstrzykiwaniu wiadomości”, które mają na celu manipulację modelem. CyberSecEval oferuje punkty odniesienia do oceny zagrożeń bezpieczeństwa związanych z modelami Lamy.
Ograniczenia Lamy
Lama, podobnie jak inne generatywne modele sztucznej inteligencji, ma swoje ograniczenia i potencjalne ryzyko. Jedną z głównych obaw jest to, czy Meta wykorzystała materiały chronione prawem autorskim do szkolenia Lamy. W takim przypadku użytkownicy mogą ponieść odpowiedzialność za treści chronione prawem autorskim, które wygeneruje model.
Ostatnie raporty wskazują, że Meta korzystała z e-booków chronionych prawem autorskim do szkoleń w zakresie sztucznej inteligencji, pomimo otrzymania ostrzeżeń prawnych. Firma uwzględnia również treści z Instagrama i Facebooka w swoich modelowych szkoleniach, co utrudnia użytkownikom rezygnację z nich. Meta stoi w obliczu wielu procesów sądowych, w tym jednego od takich autorów jak Sarah Silverman, którzy twierdzą, że firma wykorzystała materiały chronione prawem autorskim bez pozwolenia.
Ważną kwestią jest programowanie, ponieważ lama może generować błędny lub niebezpieczny kod. Bardzo ważne jest, aby programiści poprosili eksperta o sprawdzenie dowolnego kodu wygenerowanego przez sztuczną inteligencję przed wdrożeniem go w swoich aplikacjach.
Chociaż model Lamy Meta oferuje programistom znaczną elastyczność i możliwości, ważne jest, aby rozpoznać potencjalne ryzyko i ograniczenia, które się z nim wiążą.
–
Przedstawione przez Code Labs Academy – Twój lider Online Bootcamp z zakresu kodowania dla przyszłych innowatorów technologicznych.